域外前沿 | 当人工智能遇上商标法

编译 | 郑友德 华中科技大学知识产权与竞争法中心 教授

编辑 | 玄袂

一、会议背景

商标与AI的交集及其政策应对，目前引起国际上相关机构的关注。2019年，WIPO牵头梳理了商标法相关问题。[1]同年，美国专利商标局发布知识产权保护AI创新征求公众意见书，其中包括商标部分。[2]2021年，英国知识产权局进行了一次公众咨询，其中涉及与商标侵权以及现行商标法可否适用等相关问题。[3]欧盟知识产权局现已着手实施一项雄心勃勃的AI实施项目，致力于在手续、分类、图像搜索、商品和服务比较以及聊天机器人中进一步发展其当前的AI技术。该项目将利用机器学习(ML)，自然语言处理(NLP)和深度学习技术。[4]欧盟知识产权局还与有关国家知识产权局合作，开发适合用户和审查员需求的新型AI技术。[5]

到目前为止，关于AI如何影响知识产权保护的学术争论主要集中在专利和版权上。AI技术对商标法的影响并未引起太多关注。

然而，AI算法正以一种微妙但有影响力的方式，逐渐渗透到商标法的各个领域，取得了可观的进展。根据WIPO统计，估计 2020 年全球共提交了 1340 万件商标申请。这比 2019 年的提交量增加了近190万件，同比增长 16.5%。[6]2020 年，全球149个知识产权局有近6440万件有效商标注册。[7]商标审查员面对数量如此庞大的商标申请与注册，必然会承担更繁重的商标评审任务，需要化解更多与在先商标冲突的风险。

迄今为止，AI算法在商标领域主要有三方面的用途。首先，用算法协助申请人注册商标，通过算法标注商标注册障碍或建议简化申请方式，增加商标注册成功的机会。注册管理机构在审查商标时也使用算法来对申请商标进行适当的分类和评估。例如，用AI软件将设计代码分配给带有图形元素的图形标记，这样它们就可以作为未来与在先商标权比较的依据，更加一致地予以分类。其次，借助算法识别新申请商标与在先商标权之间的冲突。举例说，通过NLP算法破译文字商标的语义内容，以评估其含义是否相似；用图像处理算法比较徽标/Logos在视觉上的相似性，从而产生越来越相关的结果。提供商标清除检索服务（申请前）或监视服务（识别注册后冲突）的私人服务提供商一直处于AI技术发展的最前沿。最后，AI正在介入商标执法领域，用于识别未经授权的在线标记使用，包括在社交媒体上的擅自使用的商标侵权行为。

因此，有必要探讨AI技术在用于协助 1) 消费者做出购买决策，2) 营销人员根据行为数据定位消费者，3) 商标审查员确定标志是否可以注册，4)法官确定商标侵权， 5) 商标持有人就其供货提请消费者注意并落实其权利等方面，相关 AI 技术为商标法提供了何种机会、挑战和限制，并厘清商标本身在这些场景下是否仍然会发挥其应有的功能。

本次在线讨论会旨在开启商标学者、AI开发者和利益相关者之间的对话。目的有两个。首先了解相关AI工具如何处理与基于品牌的商业传播相关的信息，以及商标审查、侵权和执法和它们的局限性。再根据这些信息，讨论商标法的后果以及监管AI系统和相关数据流的建议，确定关注领域并就当前商标法和政策，包括相关领域(比如广告规则和透明度义务)提出可能的解决方法。

二、分专题1：AI对商标审查、注册和执法的影响

 ● 主讲

Dev Gangjee 教授，牛津大学法律系

 ● 点评

1、Daniel Seng 博士，新加坡国立大学法律系 

2、Christophe Mazenc，WIPO 全球数据库服务主任

首场会议列举了AI技术迄今为止取得的显著成就、其局限性以及对不同领域商标的某些规范影响，包括在线市场的注册和执法。

1. 商标注册 

AI 和ML已进入商标生态系统，并表明它们是有用的。AI技术已经在影响注册的不同阶段（例如协助申请人进行商品和/或服务分类选择、提高注册决定的一致性、 检测欺诈性申请、在申请新商标时进行冲突预测分析、通过聊天机器人为申请人提供帮助）。

本专题重点利用AI识别申请商标冲突，特别是利用文本和图像搜索，检测与新商标申请足以近似的在先文字或图像标记。图像搜索技术已经发展到用户可以直接以可识别的文件格式（如 JPG、PNG、GIF 或 TIFF）上传图像，在相关注册表数据库中搜索类似的图像。WIPO和欧盟知识产权局均提供这种检索服务。[8]AI在大规模分析潜在冲突方面变得非常有用，改进了视觉、语音和概念相似性分析。例如，《维也纳分类》[9]以前是识别相似图形（徽标）标记的主要来源，如今通过反向图像搜索更易于发现标记冲突。该技术在识别含有文字和图像等多个构成要素的商标冲突上效果越来越好。在 WIPO 《维也纳分类》助手或科睿唯安(Clarivate)的 Compumark 产品中可以看到这种AI技术的示例。然而，迄今为止的经验表明，AI算法旨在增强人类判断力——有效筛选不断增加的商标注册数据量——而不是取代之。CompuMark 的一份报告强调了对细致入微的人类评估的持续需求：“虽然AI和神经网络将在CompuMark 解决方案中发挥越来越大的作用……但它们旨在补充而不是取代人类分析师”。[10]

因此，在标记冲突解决的局限性[11]、AI是否会胜过人类审查员、被商标权人部分或全部未使用的商标占据一定空间的注册簿是否会产生检索误报(个别商标申请人在众多商品与服务上注册其从不打算使用的商标，以获得更广泛的保护范围。一旦此类商标被注册，它们就会在注册簿上占据空间，构成与这些商品和服务相关的在先权利。美国商标注册处在 2019 年的国会听证会上总结了该问题，强调注册商标只有使用才能提供保护：注册簿本身会向申请人、其他商标所有者和商标审查员显示注册人对商标权的主张，并允许他们搜索注册簿以确定在美国注册商标的可用性。注册簿是制定商业决策的宝贵工具，其准确性至关重要。当企业为新产品选择名称时，他们会求助于注册簿，以确定其选择的商标是否可供他们使用和注册。但是，欲使注册簿发挥功用，它必须准确反映美国某类商品和服务上注册商标的使用状况。如果注册簿上充满未使用的商标，或者以不正当手段获得注册，则会使商标清除/trademark clearance更加困难、耗费人力财力。不准确的注册也会导致昂贵的无效和撤销程序，抑或引发联邦诉讼。而且，它可能会导致公司更改经营决策，通常会付出巨大的代价。[12])、相对理由分析的规范要素以及AI辅助的消费者混淆可能性上，尚存在若干悬而未决的问题。

2. 商标执法

AI还可以协助警方发现在线侵权。在线市场执法[13]就是一个很好的例子。

假冒和其他形式的商标侵权是合法卖家的主要关注点。从这个意义上说，作为对这种侵权行为的回应，商标所有人可以通过举报机制进行投诉。此外，AI 自动检测系统越来越多地被使用。尽管如此，这种机制仍然严重依赖人工或人力调查和报告。

3. 小结

人类与AI（包括机器学习或神经网络）能力的融合，提供了更准确、更高效的系统，使用户获得更精确的结果。

总之，AI可以为商标注册流程增效并提高准确性，但是，在大多数情况下，仍然需要进行人工调查，因此正在创建更多的步骤。

三、分专题2：在基于品牌的商业传播中针对消费者的参数必须彰显透明度

 ● 主讲

Martin Senftleben 教授

 ● 点评

1、Marco Ricolfi教授，都灵大学

2、Graeme B. Dinwoodie 教授，伊利諾伊理工学院芝加哥肯特法学院

第二场重点研讨品牌问题。商标与品牌之间有一个广告和AI技术互动的交汇点。

由于使用广告信息的营销人员与使用行为数据的AI系统相互作用，生成品牌内容的方式现今发生了范式转变。

AI驱动的系统正在使用各种在线数据源（搜索和浏览史、店内购物行为、语音识别设备）。这些数据源的使用将引发侵犯消费者隐私的风险，因此有必要制订相关数据信息的透明度政策。然而，透明度问题在欧盟并无新意，判例法支持积极的透明度义务。[14]

欧盟最近的立法发展，例如《数字服务法案 (DSA)提案》[15]在搜索结果排名、另类的误导性遗漏上侧重于保护消费者。

例如，DSA第24条涉及透明度参数，DSA序(Recital)52 指出，“提供用于该目的的逻辑上有意义的解释，包括基于盈利的情况”。

因此，品牌名称是否应该关系到符合这些规定的参数？如果品牌是这种广告数据的一部分，那么品牌所有者为何不能访问聚合数据并在辩论中发表意见？

即使AI驱动系统提供了有趣的选择和优势，高度个性化的广告也会影响选择和竞争，用户/消费者应该可以获得其他产品。

小结

本专题提出了一项政策目标，即为透明度立法制定指南，以确保市场透明度的基本原理：维护公平竞争、保护消费者免受混淆、促进市场健康运行。

四、分专题3：网购中的AI——商标功能与AI辅助消费者

 ● 主讲

Anke Moerland 博士

 ● 点评

1、Richard Arnold 大法官，英格兰及威尔士上诉法院

2、Łukasz Żelechowski 博士，华沙大学知识产权法系

第三场专题会旨在探讨商标是否在AI技术协助消费者在线购物时仍然发挥作用。首先介绍了目前在线购物中使用的相关AI技术，以及它们在购买过程中所涉及的阶段和程度。问题是商标在这种情况下是否仍能发挥其功能，进而应继续受到保护。最后，如果可以继续保护，可能需要重新评估普通消费者的概念，以便兼顾AI技术辅助的消费者。

1. 网购中的AI技术

许多不同领域的网站都使用基于ML 的 AI 技术。这些技术可以预测消费者的选择。然而，人为的偏见仍然影响着被引入的算法和数据。 

AI技术可以参与购物过程的不同阶段：第一阶段，确定消费者偏好；第二阶段，比较购物选项；第三阶段，确定购物决策；第四阶段，成交。在第五阶段， AI技术在消费体验和提供消费信息反馈方面不起作用。

因此总共可以识别出三种AI工具：产品推荐（尤其是第一和第二阶段）；虚拟助手（主要是第一至三阶段）；自动订购（最强有力介入，第一至四阶段 ）。

2. 商标功能

既然AI技术参与消费者网购，那么，商标是否依然满足其存在的理由？

商标是用来识别为商品或服务来源和品质的标记。消费者可以利用这些标记做出有效的购买决定。Anke Moerland 认为，商标在消费者消费相关产品或服务时会继续向消费者传达相关信息（第五阶段：消费者体验和消费信息反馈）。

此外，还有其他方面可以证明继续保护商标的正当性。商标可以向消费者传递积极的感受。与某个商标关联的积极价值观和感觉也会增强购买过程。AI技术确实具有向消费者提供市场信息（包括偏好）的重要能力。但是，在某些方面，例如在感觉方面，则超出了AI的范围，感觉不能通过AI技术提出的建议来传递，而取决于人类的反应，例如，关于引导回购过程偏好的信息反馈（第五阶段）即是如此。

3. AI辅助的消费者

由于欧盟商标法使用“普通消费者”的法律概念，本次会议建议有必要将该概念适应“AI辅助的消费者”。为此，就要更好地了解消费者在面对不同类型的AI机制时如何在线购物。

消费者至少以两种方式处理信息：无意识、快捷和自动方式（常见）；有意识、缓慢和深思熟虑方式（个别）。这意味着消费者不会始终以敏锐、知情和谨慎的方式网购。

有人认为，欧盟商标法已经根据商品和/或服务的类型、公众类型（普通的或专业的）和关注程度，为消费者行为提供了不同的方法。

4. 网购AI工具个案法

会议建议，可以使用实证方法逐案评价AI工具。

1) 产品推荐：人类消费者仍然会高度参与，因为他们可能会关注商品或服务的来源。消费者在AI帮助下将拥有更强的认知能力，可以掌握详细的信息，进行完美的回忆。因此，消费者可能会更加关注并慎重考虑AI所提供的选项。

2) 虚拟助手和自动订购：人类消费者仅仅参与购买过程的最后阶段。与专业帮助类似，如果消费者能够相信偏见较低，其偏好也得到适当的照顾，那么人类消费者的注意力水平可能变低。因此，他们很可能会自动、无意识、快速地做出符合AI建议的购买决策。

5. AI辅助购物 

会议强调应区分使用或不使用AI机制从事网购的重要性，要求消费者基本了解所讨论的AI 机制（复杂程度、可能的偏见和参与不同的购买阶段）。在AI辅助购物中，消费者网购的行为数据既取决于AI技术的不同可能形式，也取决于不同的产品与服务。这表明应该支持普通消费者向多元化演变的概念，并应使用实证数据。然而，实证数据对于法院和登记处来说通常是一个有争议的问题，因为它可能非常不切实际。然而，有必要从这种意义上进行研究以了解消费者的行为。

五、总结

事实表明，AI技术能够减缓商标申请和注册量剧增带来的压力、使审查员和申请人把更多的时间和精力花在更现实的冲突上。虽然AI技术经常被描述为仅有助于实施现行的商标法规和教义，但注册流程正在发生实质性的调整，从而影响到既定的商标教义定位或立场。在商标注册上，ML有可能将商标进一步推向抽象的属性逻辑，使现实世界的消费者与其对标志的各种反应之间拉开更大的距离。

随着AI技术被应用于协助在线侵权判断，评估标志的情境使用仍然具有挑战性。鉴于近年出现的AI在线执法成为应对在线平台假冒产品和其他侵权标志的辅助工具，故在在线平台为规避连带商标侵权责任而履行通知删除义务时，可以借鉴版权算法过滤和自动执法技术，为商标法提供宝贵的执法经验。

注释及主要参考资料：

[1]WIPO, REVISED ISSUES PAPER, supra note 4; WIPO, SUMMARY OF SECOND AND THIRD SESSIONS – FLOOR DISCUSSIONS ¶ 73- 79 (2021) (WIPO/IP/AI/3/GE/20/INF/5) [hereinafter Summary of Sessions]. All submissions to the issues paper can be accessed at: https://www.wipo.int/about-ip/en/artificial_intelligence/conversation.html.

[2]REQUEST FOR COMMENTS ON INTELLECTUAL PROPERTY PROTECTION FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE INNOVATION 84 Fed. Reg. 58141 (2019) (Questions 7 and 8). The individual responses are available at: https://www.uspto.gov/initiatives/artificial-intelligence/notices-artificial-intelligence-non-patent-related. For the report summarising the comments received, see USPTO, PUBLIC VIEWS ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND INTELLECTUAL PROPERTY POLICY 30-36 (2020) [hereinafter Public Views on AI].

[3]UKIPO, ARTIFICIAL INTELLIGENCE CALL FOR VIEWS: TRADE MARKS (2020) (available at https://www.gov.uk/government/consultations/artificial-intelligence-and-intellectual-property-call-forviews/artificial-intelligence-call-for-views-trade-marks). The Government subsequently published a response to the views expressed: GOVERNMENT RESPONSE TO CALL FOR VIEWS ON AI AND IP (2021) (available at https://www.gov.uk/government/consultations/artificial-intelligence-and-intellectual-property-call-forviews/government-response-to-call-for-views-on-artificial-intelligence-and-intellectual-property) [hereinafter Government Response].

[4]EUIPO, IPINNOVATION GOAL 3.2: EVOLVING WITH THE DIGITAL ERA – ARTIFICIAL INTELLIGENCE IMPLEMENTATION (July 2020 to June 2025) (available at https://euipo.europa.eu/ohimportal/en/strategic-drivers/ipinnovation).

[5]See, for example, EUIPO, EUIPO-KIPO EXCHANGE ON NEW TECHNOLOGIES AND AI (available at https://euipo.europa.eu/ohimportal/en/news/-/action/view/8412308).

[6]WIPO, WORLD INTELLECTUAL PROPERTY INDICATORS 76 (2021).

[7]Id. at 84.

[8]WIPO facilitates images searches in its Global Brand Database: https://www.wipo.int/branddb/en/. The EUIPO consolidates registration information via its TMView database, which combines the register of EU-wide European Union Trade Marks with that of 27 national EU member states as well as the WIPO database: https://www.tmdn.org/tmview/welcome.

[9]维也纳分类/Vienna Classification是用来对商标图形要素进行分类的国际分类体系。其全称是“商标图形要素国际分类。”

[10]Compumark White Paper, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, HUMAN EXPERTISE: HOW TECHNOLOGY AND TRADEMARK EXPERTS WORK TOGETHER TO MEET TODAY’S IP CHALLENGES 5 (2018).

[11]Moerland, A. & Freitas, C., ‘Artificial intelligence and trade mark assessment’, in Hilty, R., Liu, K-C. & Lee, J-A. (eds.), Artificial Intelligence & Intellectual Property, Oxford University Press, 2021; Gangjee, D.S., ‘Eye, Robot: Artificial Intelligence and Trade Mark Registers’, in Bruun , N., Dinwoodie, G., Levin, M. & Ohly, A. (ed.), Transition and Coherence in Intellectual Property Law, Cambridge University Press 2020.

[12]Statement of Mary Boney Denison, Commissioner for Trademarks, USPTO, JUDICIARY HEARINGS.

[13]Amazon’s Project Zero: https://brandservices.amazon.com/projectzero (retrieved on 02/11/2021).

[14]Joined cases C-236/08 to C-238/08 Google France, Google Inc. v Louis Vuitton Malletier [2010] ECR I02417.

[15]Proposal for a regulation of the European Parliament and of the Council on a Single Market For Digital Services (Digital Services Act) and amending Directive 2000/31/EC, COM(2020) 825 final, 2020/0361(COD), Brussels, December 2020.据中国驻法国大使馆2022年4月26日报道，今年4月23日，欧盟成员国和欧洲议会的谈判代表就欧盟《数字服务法（DSA）》内容达成一致。

（图片来源 | 网络）